【摘 要】
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该文通过对模糊个体识别的深入研究,并在充分分析长庆乌审旗区的测井数据的基础上,创造性地提出了一种构造自适应多维非线性隶属函数的方法.该方法有效地解决了我们面临的多
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该文通过对模糊个体识别的深入研究,并在充分分析长庆乌审旗区的测井数据的基础上,创造性地提出了一种构造自适应多维非线性隶属函数的方法.该方法有效地解决了我们面临的多维非线性问题.论文在提取一些常规测井特征参数的基础上,采用自适应方法对各变量多项式进行优选,减少了特征参数间的相关性,突出了类别间的差异性,从而优化了模式的质量,提高了分类的精度.测井信息和砂体的储集性之间的关系是带有模糊性的,论文对模糊"最大隶属原则"进行了研究和改进,并在实际应用中取得了较好的效果.论文成功研制了"自适应"的算法和软件--即通过对正确回判率的比较,然后对参数进行调节的办法,可将模式"训练"到最佳状态.该文还开发了在一套模糊模式识别软件系统,完成了对算法的实现和检验、数据的查询和预测图形的有关操作和分析.
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